NASA und IBM haben das angetriebene Modell mit entwickelt künstliche Intelligenz, Prithvi-Weather-Climate, um Anwendungen zu verbessern, die schwere globale Wettermuster oder Naturkatastrophen wie Hurrikane erkennen.
NASA und IBM Research haben dieses neue Modell entwickelt, um eine Vielzahl von Wetter- und Klimaanwendungen zu unterstützen. Prithvi-Weather-Climate nutzt künstliche Intelligenz (KI) auf verschiedene Weise, was die Auflösung, die wir erreichen können, erheblich verbessern und die Tür zu besseren regionalen Wetter- und Klimamodellen öffnen könnte.
Fundamentalmodelle sind groß angelegte Basismodelle, die auf großen, unbeschrifteten Datensätzen trainiert werden und für eine Vielzahl von Anwendungen optimiert werden können.
Prithvi trainiert anhand eines großen Datensatzes (in diesem Fall NASA-Daten aus der Modern Era Retrospective Analysis for Research and Applications (MERRA-2)) und nutzt dann die Lernfähigkeiten der KI, um die gesammelten Muster anzuwenden. ausgehend von den Ausgangsdaten in einer Vielzahl weiterer Szenarien.
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„Um die Geowissenschaften der NASA zum Nutzen der Menschheit voranzutreiben, müssen umsetzbare wissenschaftliche Erkenntnisse auf eine Weise bereitgestellt werden, die für Menschen, Organisationen und Gemeinschaften von Nutzen ist. Die rasanten Veränderungen, die wir auf unserem Planeten erleben, erfordern diese Strategie, um der Dringlichkeit des Augenblicks gerecht zu werden“, erklärt Karen St. Germain, Direktorin der Geowissenschaften-Abteilung des Science Mission Directorate der NASA.
Er sagt auch, dass das Basismodell der NASA dazu beitragen wird, ein Werkzeug zu entwickeln, das Menschen nutzen können: Wetter-, Saison- und Klimaprojektionen, um Entscheidungen darüber zu treffen, wie man sich vorbereitet, reagiert und Abhilfe schafft.
Forscher werden nun in der Lage sein, viele verschiedene Klimaanwendungen zu unterstützen, die in der gesamten wissenschaftlichen Gemeinschaft genutzt werden können. Sind Zu den Anwendungen gehört die Erkennung und Vorhersage von Unwettern oder NaturkatastrophenErstellung gezielter Vorhersagen auf der Grundlage lokaler Beobachtungen, Verbesserung der räumlichen Auflösung in globalen Klimasimulationen bis auf regionale Ebene und Verbesserung der Darstellung der Einbeziehung physikalischer Prozesse in Wetter- und Klimamodelle.
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„Diese transformativen KI-Modelle verändern die Zugänglichkeit von Daten, indem sie die Eintrittsbarriere für die Nutzung wissenschaftlicher Daten der NASA deutlich senken.“ „Unser offener Ansatz beim Teilen dieser Modelle lädt die Weltgemeinschaft ein, die von uns entwickelten Fähigkeiten zu erkunden und zu nutzen, um sicherzustellen, dass die Investition der NASA alle bereichert und ihnen zugute kommt“, argumentiert Kevin Murphy, Chief Science Data Officer der NASA.
Prithvi-Weather-Climate wurde in einer offenen Zusammenarbeit mit entwickelt IBM Research, Oak Ridge National Laboratory und NASAeinschließlich des Interagency Implementation and Advanced Concepts Team (IMPACT) der Agentur im Marshall Space Flight Center in Huntsville, Alabama.
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Dank der Flexibilität der Modellarchitektur kann dieses Tool die komplexe Dynamik der Atmosphärenphysik auch dann erfassen, wenn Informationen fehlen. Dieses grundlegende Modell für Wetter und Klima kann ohne Kompromisse bei der Auflösung auf globale und regionale Bereiche ausgeweitet werden.
„Dieses Modell ist Teil unserer Gesamtstrategie zur Entwicklung einer Familie zentraler KI-Modelle zur Unterstützung der wissenschaftlichen Missionsziele der NASA. Diese Modelle werden unsere Möglichkeiten erweitern, Informationen aus unseren riesigen Archiven von Erdbeobachtungen zu extrahieren“, sagt Rahul Ramachandran, der IMPACT bei Marshall leitet.
Prithvi-Weather-Climate ist Teil einer größeren Modellfamilie, der Prithvi-Familie, zu der Modelle gehören, die mit harmonisierten Daten von LandSat und Sentinel-2 der NASA trainiert wurden.
Die Technologie dient als offene Zusammenarbeit im Einklang mit den Open-Science-Prinzipien der NASA, um alle Daten für Gemeinschaften auf der ganzen Welt zugänglich und nutzbar zu machen. Es wird später in diesem Jahr auf Hugging Face eingeführt, einer Plattform für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, die Benutzern beim Erstellen, Bereitstellen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen hilft.
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„Die Entwicklung des NASA-Grundmodells für Wetter und Klima ist ein wichtiger Schritt zur Demokratisierung der Wissenschafts- und Beobachtungsmission der NASA. Wir werden weiterhin neue Technologien zur Analyse von Klimaszenarien und zur Entscheidungsfindung entwickeln“, erklärt Tsendgar Lee, Programmdirektor der Focus Area Meteorological Research and Analysis.
Neben IMPACT und IBM Research umfasste die Entwicklung von Prithvi-Weather-Climate bedeutende Beiträge des Büros des Chief Data Science Officer der NASA, des Global Modeling and Assimilation Office der NASA am Goddard Space Flight Center, des Oak Ridge National Laboratory und der University of Alabama in Huntsville. , Colorado State University und Stanford University.
Bild: TOPF
